ТНК-ВР запускает пилотный проект по интеллектуальному анализу данных Самотлорского месторождения
ТНК-ВР готовится запустить пилотный проект по применению интеллектуальных методов анализа данных на примере Самотлорского месторождения. Об этом Агентству нефтегазовой информации сообщила главный специалист группы по инженерному сопровождению добычи отдела геолого-технических мероприятий (ГТМ) департамента внутрискважинных работ Центра экспертной поддержки и технического развития БН РиД Зоя Филиппова.
Она отметила, что ежегодно нефтегазовые компании тратят серьезные деньги на конвертацию данных на бумажных носителях в цифровой формат, последующее создание и поддержку электронных баз данных. «Предложенный мною проект направлен на решение задач обработки больших объемов информации, что позволит наиболее эффективно и правильно оценивать скважины-кандидаты для проведения гидроразрыва пласта», - пояснила Зоя Филиппова.
По ее словам, при большом фонде скважин оценка остаточных извлекаемых запасов и энергетического состояния залежей повлекла бы за собой значительные расходы и трудозатраты. Решением проблемы является инструмент, который на основании доступных входных данных, может идентифицировать успешные кандидаты ГРП оперативно и экономически выгодно. «В основе этого метода лежат нейронные сети – математические модели, состоящие из нелинейных уравнений. Нейронная сеть учится воспроизводить выходные значения путем распознавания структур/схем, скрытых в исходных данных. Однажды обученная, она может выдавать прогноз для нового набора данных. Этапы создания такого инструмента, анализ полученных результатов и его применимость были протестированы на примере небольшого участка Самотлорского месторождения», - рассказала Зоя Филиппова.
Она добавила, что предложенный проект доказал применимость интеллектуальных методов анализа данных при задачах выбора скважин-кандидатов для ГРП. Уже в конце мая ТНК-ВР запускает пилотный проект в масштабах основных объектов разработки Самотлорского месторождения.
Она отметила, что ежегодно нефтегазовые компании тратят серьезные деньги на конвертацию данных на бумажных носителях в цифровой формат, последующее создание и поддержку электронных баз данных. «Предложенный мною проект направлен на решение задач обработки больших объемов информации, что позволит наиболее эффективно и правильно оценивать скважины-кандидаты для проведения гидроразрыва пласта», - пояснила Зоя Филиппова.
По ее словам, при большом фонде скважин оценка остаточных извлекаемых запасов и энергетического состояния залежей повлекла бы за собой значительные расходы и трудозатраты. Решением проблемы является инструмент, который на основании доступных входных данных, может идентифицировать успешные кандидаты ГРП оперативно и экономически выгодно. «В основе этого метода лежат нейронные сети – математические модели, состоящие из нелинейных уравнений. Нейронная сеть учится воспроизводить выходные значения путем распознавания структур/схем, скрытых в исходных данных. Однажды обученная, она может выдавать прогноз для нового набора данных. Этапы создания такого инструмента, анализ полученных результатов и его применимость были протестированы на примере небольшого участка Самотлорского месторождения», - рассказала Зоя Филиппова.
Она добавила, что предложенный проект доказал применимость интеллектуальных методов анализа данных при задачах выбора скважин-кандидатов для ГРП. Уже в конце мая ТНК-ВР запускает пилотный проект в масштабах основных объектов разработки Самотлорского месторождения.